贪吃蛇matlab程序

本编程实例实现了将多幅相同大小(16x16)有重叠的图像，通过拼接获得目标图像(890x16)的算法，并通过图像显示了最终的数据处理结果。其中包括简单的坏点校正，空气校正，增益校正，图像平滑处理。该程序运行环境为qt4.8+vs2010，并带有一组验证数据，可以直接运行程序并显示运行结果。扫描目标为圆柱形容器中装有水和一根焊锡丝。若要看到输出结果请修改程序中的数据文件目录至目标文件路径，否则程序会出错

功能：返回参数x 的平方根值-function : to return to the square root of x parameter values

简单的猫捉老鼠游戏-simple cat-and-mouse game

Fortran 77采用固定格式，所有代码均用gfortran编译器和英特尔Fortran编译器进行测试。所有代码分为15类。它包括

k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。-k-means algorithm process as follows: First of all, the object data from the n choose k object as initial cluster centers and the remaining for the other object, then according to their cluster center with those of the similarity (distance) respectively assigned to them with the most similar (represented by cluster center) clustering obtained and then calculated for each new cluster center clustering (all objects in the cluster mean) repeated this process until the standard measure of function until the beginning of convergence.

Local K-means Algorithm for Colour Image Quantization

几个实用算法:质数 组合数 公约数 字符串长度-several practical algorithm : a few quality portfolio Conventions few string length

二叉树的后序算法(递归)-after the sequence of binary tree algorithm (recursive)

    图像去雾雾，包括雾、霾、沙尘、烟等一切导致视觉效果受限的物理现象。由于雾的存在，户外图像质量降低，如果不处理，往往满足不了相关研究、应用的的要求。在雾的影响下，经过物体表面的光被大气中的颗粒物吸收和反射，导致获取的图像质量差，细节模糊、色彩暗淡。通过一定的技术手段，去掉物体表面的雾霭，增强图片效果显得尤为重要。   Tarel等人提出了一种基于中值滤波的去雾算法，该算法虽然速度比较快，但由于中值滤波不能很好的保持边缘信息，导致得到的大气散射光分布不能很好地反映场景的深度信息。在景深发生突变的边缘区域，无法得到令人满意的去雾效果。 在本篇论文中，香港城市大学针对Tarel去雾方法进行改进。  源码包来自作者的英文主页下载，其中包括作者EI论文原文，PPT，以及全部代码和测试集。对图像去雾领域的研究能提供重要的借鉴意义。

也就是说你在使用 SVM OSU_3.00工具箱要在Matalab软件的界面下进行使用，可以实现SWM的数据分类和回归拟合功能 -In other words you are using SVM OSU_3.00 Toolbox Matalab software to use interface, you can realize SWM data classification and regression fitting function